设计模式之适配器模式

设计模式|适配器模式(Adapter Pattern) 适配器模式(Adapter Pattern)是一种结构型设计模式,用于将一个类的接口转换成客户端所期望的另一个接口。这种模式通常用于解决两个已有接口之间不兼容的情况。适配器模式使得不兼容的接口能够协同工作,而无需修改已有的代码。这对于集成已有代码库或者第三方组件时非常有用,因为它可以帮助在不破坏现有接口的情况下实现必要的功能补充。 阅读详情

适配器模式

定义

    ​    ​适配器模式(Adapter Pattern)是指将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口,使原本的接口不兼容的类可以一起工作,属于结构型设计模式。


适用场景

1、已经存在的类,它的方法和需求不匹配(方法结果相同或相似)的情况。 

2、适配器模式不是软件设计阶段考虑的设计模式,是随着软件维护,由于不同产品、不同厂家造成功能类似而接口不相同情况下的解决方案。有点亡羊补牢的感觉。

 

实例

我们现在的登录有很多种,QQ、微信等,我们利用适配模式来写下这个代码
 

创建统一的返回结果类

public class ResultMsg {private int code;private String msg;private Object data;public ResultMsg(int code, String msg, Object data) {this.code = code;this.msg = msg;this.data = data;    }public int getCode() {return code;    }public void setCode(int code) {this.code = code;    }public String getMsg() {return msg;    }public void setMsg(String msg) {this.msg = msg;    }public Object getData() {return data;    }public void setData(Object data) {this.data = data;    }}

我们假设原来的系统的登录逻辑是SinginService

public class SiginService {/**     * 注册方法     * @param username     * @param password     * @return     */public ResultMsg regist(String username,String password){return  new ResultMsg(200,"注册成功",new Member());    }/**     * 登录的方法     * @param username     * @param password     * @return     */public ResultMsg login(String username,String password){return null;    }}

创建Member类

public class Member {private String username;private String password;private String mid;private String info;public String getUsername() {return username;    }public void setUsername(String username) {this.username = username;    }public String getPassword() {return password;    }public void setPassword(String password) {this.password = password;    }public String getMid() {return mid;    }public void setMid(String mid) {this.mid = mid;    }public String getInfo() {return info;    }public void setInfo(String info) {this.info = info;    }}

原来的逻辑代码我们不动,新创建一个类继承

public class SinginForThirdService extends SiginService {public ResultMsg loginForQQ(String openId){//1、openId是全局唯一,我们可以把它当做是一个用户名(加长)//2、密码默认为QQ_EMPTY//3、注册(在原有系统里面创建一个用户)//4、调用原来的登录方法return loginForRegist(openId,null);    }public ResultMsg loginForWechat(String openId){return null;    }public ResultMsg loginForToken(String token){//通过token拿到用户信息,然后再重新登陆了一次return  null;    }public ResultMsg loginForTelphone(String telphone,String code){return null;    }public ResultMsg loginForRegist(String username,String password){super.regist(username,null);return super.login(username,null);    }}

客户端测试代码

public static void main(String[] args) {        SinginForThirdService service = new SinginForThirdService();        service.login("tom","123456");        service.loginForQQ("sdfasdfasf");        service.loginForWechat("sdfasfsa");    }

通过一个简单的适配,完成了代码的兼容​。当然我们的代码还可以优化,很多人可能想到了策略模式,工厂模式​。我们下面来优化下

 

根据不同的登录方式,创建不同的Adapter,首先创建LoginAdapter

public interface LoginAdapter {boolean support(Object adapter);    ResultMsg login(String id,Object adapter);}

 

分别实现不同的登录适配,QQ登录LoginForQQAdapter

public class LoginForQQAdapter implements LoginAdapter {public boolean support(Object adapter) {return adapter instanceof LoginForQQAdapter;    }public ResultMsg login(String id, Object adapter) {return null;    }}

同理,其他的登录也是一样,我直接上代码

public class LoginForSinaAdapter implements LoginAdapter {public boolean support(Object adapter) {return adapter instanceof LoginForSinaAdapter;    }public ResultMsg login(String id, Object adapter) {return null;    }}
public class LoginForTelAdapter implements LoginAdapter {public boolean support(Object adapter) {return adapter instanceof LoginForTelAdapter;    }public ResultMsg login(String id, Object adapter) {return null;    }}
public class LoginForTokenAdapter implements LoginAdapter {public boolean support(Object adapter) {return adapter instanceof LoginForTokenAdapter;    }public ResultMsg login(String id, Object adapter) {return null;    }}
public class LoginForWechatAdapter implements LoginAdapter {public boolean support(Object adapter) {return adapter instanceof LoginForWechatAdapter;    }public ResultMsg login(String id, Object adapter) {return null;    }}

然后创建第三方登录兼容接口

public interface IPassportForThird {/**     * QQ登录     * @param id     * @return     */ResultMsg loginForQQ(String id);/**     * 微信登录     * @param id     * @return     */ResultMsg loginForWechat(String id);/**     * 记住登录状态后自动登录     * @param token     * @return     */ResultMsg loginForToken(String token);/**     * 手机号登录     * @param telphone     * @param code     * @return     */ResultMsg loginForTelphone(String telphone, String code);/**     * 注册后自动登录     * @param username     * @param passport     * @return     */ResultMsg loginForRegist(String username, String passport);}

实现兼容类

public class PassportForThirdAdapter extends SiginService implements IPassportForThird {public ResultMsg loginForQQ(String id) {//        return processLogin(id,RegistForQQAdapter.class);return processLogin(id,LoginForQQAdapter.class);    }public ResultMsg loginForWechat(String id) {return processLogin(id,LoginForWechatAdapter.class);    }public ResultMsg loginForToken(String token) {return processLogin(token,LoginForTokenAdapter.class);    }public ResultMsg loginForTelphone(String telphone, String code) {return processLogin(telphone,LoginForTelAdapter.class);    }public ResultMsg loginForRegist(String username, String passport) {super.regist(username,passport);return super.login(username,passport);    }private ResultMsg processLogin(String key,Class<? extends LoginAdapter> clazz){try{//适配器不一定要实现接口            LoginAdapter adapter = clazz.newInstance();//判断传过来的适配器是否能处理指定的逻辑if(adapter.support(adapter)){return adapter.login(key,adapter);            }        }catch (Exception e){            e.printStackTrace();        }return null;    }}

客户端测试代码

public class PassportTest {public static void main(String[] args) {        IPassportForThird passportForThird = new PassportForThirdAdapter();        passportForThird.loginForQQ("");    }}

看下类图

优点

1、能提高类的透明性和复用,现有的类复用但不需要改变。 

2、目标类和适配器类解耦,提高程序的扩展性。 

3、在很多业务场景中符合开闭原则。

​

缺点

1、适配器编写过程需要全面考虑,可能会增加系统的复杂性。 

2、增加代码阅读难度,降低代码可读性,过多使用适配器会使系统代码变得凌乱。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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醉花妍 240

设计模式(DesignPattern)之适配器模式(Adapter)

1、定义         适配器模式简单来说就是将一个接口转换成另一种接口,从而让原本不兼容的接口能够兼容。         从用户的角度感觉不到被适配者,实现了解耦,用户调用适配器转换出来的接口方法,适配器再调用被适配接口的相关方法,被适配的接口对于用户来说是透明,用户也无需关心被适配的接口。 2、使用场景         ① 对于不兼容类型的接口进行转换。         ② 在输入...

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【设计模式】适配器模式(Adapter Pattern)

适配器模式(Adapter Pattern)属于结构型设计模式,它的作用是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器让原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以协同工作。

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JackRenEngineer
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